基于YOLOv5的新冠肺炎疾病的检测

新冠肺炎是一种流行性的传染性疾病,世界各国都在爆发。随着病例数量的逐渐增多,医生的压力也逐渐增大,人工智能的日渐深入研究与不断发展,国内外专家学者也都致力于将计算机辅助检测与诊断应用于医学影像领域的研究,并且在医学之中应用范围逐渐扩大,为了缓解医生的对于确诊病例的诊断,本文采用YOLOv5对病人的CT图像进行标注,以辅助医生诊断。通过实验证实,采用YOLOv5算法可以有效地对新冠肺炎疾病与正常肺部进行判断,有效精准地预测了实验结果,经过三十轮的数据检测,预测的mAP_0.5达到了99.5%,mAP_0.5:0.95达到99.1%。利用YOLOv5计算机辅助医学检测将有助于提升对新冠肺炎疾病准确快速的检测。